针对小目标水漂垃圾形态多变、分辨率低且信息有限,导致检测效果不理想的问题,提出一种改进的Faster-RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)水漂垃圾检测算法MP-Faster-RCNN(Faster-RCNN with Multi-scale feature an...针对小目标水漂垃圾形态多变、分辨率低且信息有限,导致检测效果不理想的问题,提出一种改进的Faster-RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)水漂垃圾检测算法MP-Faster-RCNN(Faster-RCNN with Multi-scale feature and Polarized self-attention)。首先,建立黄河兰州段小目标水漂垃圾数据集,将空洞卷积结合ResNet-50代替原来的VGG-16(Visual Geometry Group 16)作为主干特征提取网络,扩大感受野以提取更多小目标特征;其次,在区域生成网络(RPN)利用多尺度特征,设置3×3和1×1的两层卷积,补偿单一滑动窗口造成的特征丢失;最后,在RPN前加入极化自注意力,进一步利用多尺度和通道特征提取更细粒度的多尺度空间信息和通道间依赖关系,生成具有全局特征的特征图,实现更精确的目标框定位。实验结果表明,MP-Faster-RCNN能有效提高水漂垃圾检测精度,与原始Faster-RCNN相比,平均精度均值(mAP)提高了6.37个百分点,模型大小从521 MB降到了108 MB,且在同一训练批次下收敛更快。展开更多
针对在滚动轴承故障诊断领域中存在的故障样本较少,健康样本丰富所导致的故障类别失衡问题以及环境中存在噪声与人为噪声标签干扰等问题,提出了一种基于混合裁剪失衡数据增强与SwinNet网络相结合的故障诊断模型(fault diagnosis model c...针对在滚动轴承故障诊断领域中存在的故障样本较少,健康样本丰富所导致的故障类别失衡问题以及环境中存在噪声与人为噪声标签干扰等问题,提出了一种基于混合裁剪失衡数据增强与SwinNet网络相结合的故障诊断模型(fault diagnosis model combining mixed-cutout imbalance data augmentation and SwinNet,SwinNet-MCIDA)。首先,借鉴图像分类数据增强方法,利用混合裁剪失衡数据增强算法对失衡类别的数据进行裁剪、混合处理生成新的故障样本来增加样本量,构造出增强数据集,然后对增强数据集进行小波变换转换成时频图像,将所得图像输入到卷积神经网络与Swin Transformer编码器相结合的SwinNet网络模型中,进行特征提取和故障分类,从而实现滚动轴承故障的高效诊断。试验结果表明,该文所提出的SwinNet-MCIDA故障诊断方法不仅可以很好地解决滚动轴承故障诊断领域故障类别失衡问题,而且也可以很好地应对故障数据中存在环境噪声问题与人为噪声标签干扰问题。展开更多
针对不均衡数据分类问题中原有过采样方法在生成样本分布上存在的不足,文章提出改进合成样本分布的加权过采样方法——WKSMOTE(Weighted SMOTE for WKMeans preprocess)。首先,应用聚类算法中的WKMeans算法对原数据集进行预处理,进而划...针对不均衡数据分类问题中原有过采样方法在生成样本分布上存在的不足,文章提出改进合成样本分布的加权过采样方法——WKSMOTE(Weighted SMOTE for WKMeans preprocess)。首先,应用聚类算法中的WKMeans算法对原数据集进行预处理,进而划分少数类样本,使每个样本生成不同数量的新样本;然后,应用SMOTE算法合成新样本,增强决策边界;最后,将过采样后的均衡数据集在随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,WKSMOTE方法对不均衡数据集的整体分类性能有一定的提升,验证了方法的有效性。展开更多
基于既有研究成果在对混凝土轨枕裂纹检测效率不足的基础上,提出一种改进算法YOLOv5+,主要以YOLOv5网络模型为基础,对混凝土轨枕裂纹进行高效检测。首先,采用分治标签的策略来增大裂纹在标签中的实际占比,从而解决混凝土轨枕裂纹尺度变...基于既有研究成果在对混凝土轨枕裂纹检测效率不足的基础上,提出一种改进算法YOLOv5+,主要以YOLOv5网络模型为基础,对混凝土轨枕裂纹进行高效检测。首先,采用分治标签的策略来增大裂纹在标签中的实际占比,从而解决混凝土轨枕裂纹尺度变化大的问题,使网络更利于提取有效特征;其次,将YOLOv5网络结构中SPP模块的最大池化层改为平均池化层,减少裂纹漏检的现象;同时,在YOLOv5骨干网络中嵌入SE注意力模块(Squeeze and Excitation,SE)提高对细小裂纹的检测能力;最后,结合新的检测尺度与特征融合网络,降低微小裂纹的漏检现象。实验结果表明,以YOLOv5网络模型为基础的改进算法YOLOv5+,除了召回率Recall变化不大外,精确率Precision提高6.5%,平均精度均值mAP提升8%,帧率FPS也有所提升,能够满足实时性的检测需求。展开更多
文摘针对已有的假位置生成算法,设计了一种多次查询请求攻击算法(Multiple Query Request Attack algorithm,MQRA)来测试其安全性。为有效保护用户的位置隐私,提出了一种抵御背景信息推理攻击的假位置生成算法(Dummy Location Ge-neration Algorithm against Side Information Inference Attack,DLG_SIA),该算法综合考虑了查询概率、时间分布、位置语义和物理分散度等背景信息来生成有效的假位置集以抵御概率分布攻击、位置语义攻击和位置同质攻击,避免攻击者结合背景信息过滤掉假位置。用户首次请求时,DLG_SIA算法先利用位置熵和时间熵选取当前请求时间下查询概率相似的位置点来生成假位置集,并通过调整的余弦相似度生成满足语义差异性的位置点;然后通过距离熵保证选取的位置点间具有更大的匿名范围,并将当前请求位置的最佳假位置集进行缓存。安全性分析和仿真实验结果表明:MQRA算法能以很高的概率识别出假位置集中用户的真实位置;与已有的假位置生成算法相比,DLG_SIA算法能有效抵御背景信息推理攻击,保护用户的位置隐私。
文摘针对小目标水漂垃圾形态多变、分辨率低且信息有限,导致检测效果不理想的问题,提出一种改进的Faster-RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)水漂垃圾检测算法MP-Faster-RCNN(Faster-RCNN with Multi-scale feature and Polarized self-attention)。首先,建立黄河兰州段小目标水漂垃圾数据集,将空洞卷积结合ResNet-50代替原来的VGG-16(Visual Geometry Group 16)作为主干特征提取网络,扩大感受野以提取更多小目标特征;其次,在区域生成网络(RPN)利用多尺度特征,设置3×3和1×1的两层卷积,补偿单一滑动窗口造成的特征丢失;最后,在RPN前加入极化自注意力,进一步利用多尺度和通道特征提取更细粒度的多尺度空间信息和通道间依赖关系,生成具有全局特征的特征图,实现更精确的目标框定位。实验结果表明,MP-Faster-RCNN能有效提高水漂垃圾检测精度,与原始Faster-RCNN相比,平均精度均值(mAP)提高了6.37个百分点,模型大小从521 MB降到了108 MB,且在同一训练批次下收敛更快。
文摘针对在滚动轴承故障诊断领域中存在的故障样本较少,健康样本丰富所导致的故障类别失衡问题以及环境中存在噪声与人为噪声标签干扰等问题,提出了一种基于混合裁剪失衡数据增强与SwinNet网络相结合的故障诊断模型(fault diagnosis model combining mixed-cutout imbalance data augmentation and SwinNet,SwinNet-MCIDA)。首先,借鉴图像分类数据增强方法,利用混合裁剪失衡数据增强算法对失衡类别的数据进行裁剪、混合处理生成新的故障样本来增加样本量,构造出增强数据集,然后对增强数据集进行小波变换转换成时频图像,将所得图像输入到卷积神经网络与Swin Transformer编码器相结合的SwinNet网络模型中,进行特征提取和故障分类,从而实现滚动轴承故障的高效诊断。试验结果表明,该文所提出的SwinNet-MCIDA故障诊断方法不仅可以很好地解决滚动轴承故障诊断领域故障类别失衡问题,而且也可以很好地应对故障数据中存在环境噪声问题与人为噪声标签干扰问题。
文摘针对不均衡数据分类问题中原有过采样方法在生成样本分布上存在的不足,文章提出改进合成样本分布的加权过采样方法——WKSMOTE(Weighted SMOTE for WKMeans preprocess)。首先,应用聚类算法中的WKMeans算法对原数据集进行预处理,进而划分少数类样本,使每个样本生成不同数量的新样本;然后,应用SMOTE算法合成新样本,增强决策边界;最后,将过采样后的均衡数据集在随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,WKSMOTE方法对不均衡数据集的整体分类性能有一定的提升,验证了方法的有效性。
文摘基于既有研究成果在对混凝土轨枕裂纹检测效率不足的基础上,提出一种改进算法YOLOv5+,主要以YOLOv5网络模型为基础,对混凝土轨枕裂纹进行高效检测。首先,采用分治标签的策略来增大裂纹在标签中的实际占比,从而解决混凝土轨枕裂纹尺度变化大的问题,使网络更利于提取有效特征;其次,将YOLOv5网络结构中SPP模块的最大池化层改为平均池化层,减少裂纹漏检的现象;同时,在YOLOv5骨干网络中嵌入SE注意力模块(Squeeze and Excitation,SE)提高对细小裂纹的检测能力;最后,结合新的检测尺度与特征融合网络,降低微小裂纹的漏检现象。实验结果表明,以YOLOv5网络模型为基础的改进算法YOLOv5+,除了召回率Recall变化不大外,精确率Precision提高6.5%,平均精度均值mAP提升8%,帧率FPS也有所提升,能够满足实时性的检测需求。
